(57)【要約】【課題】先行車両によって轍ができるような場面で通行区分線の誤認識を回避する。【解決手段】車両前方を撮像し、撮像した画像内の検出領域１０２で濃度差が閾値以上のエッジを路面の白線として認識するものであって、路面が濡れている場合（ステップＳ１７の判定が“Yes”）、算出された先行車両の軌跡領域１０４では、この軌跡領域１０４から外れた領域よりも、濃度に対する閾値を大きくして（ステップＳ２０）、軌跡領域１０４で検出されるエッジを白線として認識しにくくする。また、路面上の水量が多いほど、轍と路面とのコントラストが大きくなる、つまり轍が鮮明になりやすいので、雨量が多いほど、閾値を大きくする。【選択図】図２
2007299045.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両前方を撮像する撮像手段と、該撮像手段が撮像した画像内の所定範囲で濃度差が閾値以上のエッジを路面の通行区分線として認識する認識手段と、を備えた車線認識装置において、
路面が濡れているか否かを判断する判断手段と、前記撮像手段が撮像した画像内で先行車両の軌跡領域を算出する算出手段とを備え、
前記認識手段は、前記判断手段が路面は濡れていると判断した場合、前記算出手段によって算出された軌跡領域では、当該軌跡領域から外れた領域よりも前記閾値を大きくすることを特徴とする車線認識装置。
【請求項２】
前記認識手段は、路面上の水量が多いほど、前記軌跡領域での前記閾値を大きくすることを特徴とする請求項１に記載の車線認識装置。
【請求項３】
前記認識手段は、先行車両との車間距離が短いほど、前記軌跡領域での前記閾値を大きくすることを特徴とする請求項１又は２に記載の車線認識装置。
【請求項４】
前記判断手段は、雨量に応じて路面が濡れているか否かを判断することを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の車線認識装置。
【請求項５】
自車両に対する先行車両の相対位置を検出する検出手段を備え、
前記算出手段は、前記検出手段が検出した先行車両の相対位置と、前記撮像手段及び前記検出手段の相対位置とに基づいて、先行車両の前記軌跡領域を算出することを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の車線認識装置。
【請求項６】
車両前方を撮像し、撮像した画像内の所定範囲で検出されるエッジを路面の通行区分線として認識する車線認識装置において、
路面が濡れている場合、前記画像内における先行車両の軌跡領域で検出されるエッジを通行区分線として認識しにくくすることを特徴とする車線認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、路面に標示された通行区分線を認識する車線認識装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、路面に標示された白線（通行区分線）をカメラで撮像し、撮像した画像から微分画像を生成し、その画像内の所定領域で、上辺の一点と下辺の一点とを通過する全ての線分を検出し、各線分ごとに濃度が所定値以上となる画素数を計測し、この画素数が最も多い線分の始点と終点とを白線候補点として検出するものがあった（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００３−１６８１０４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記特許文献１に記載された従来例にあっては、路面状態や先行車両の有無に関らず白線候補点を検出しているので、例えば降雨路で先行車両によってできた轍を白線として誤認識してしまう可能性があった。ここで言う轍とは、路面にできる窪みではなく、濡れた路面を先行車両が通過したあとに僅かな時間だけ残る軌跡、つまりタイヤによって路面上の水が弾かれた痕跡のことである。
本発明の課題は、先行車両によって轍ができるような場面で通行区分線の誤認識を回避することである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決するために、本発明に係る車線認識装置は、車両前方を撮像し、撮像した画像内の所定範囲で濃度差が閾値以上のエッジを路面の通行区分線として認識するものであって、路面が濡れているか否かを判断すると共に、画像内で先行車両の軌跡領域を算出し、路面が濡れていると判断した場合、算出された先行車両の軌跡領域では、この軌跡領域から外れた領域よりも閾値を大きくすることを特徴とする。
すなわち、車両前方を撮像し、撮像した画像内の所定範囲で検出されるエッジを路面の通行区分線として認識するものであって、路面が濡れている場合、画像内における先行車両の軌跡領域で検出されるエッジを、通行区分線として認識しにくくすることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００５】
本発明に係る車線認識装置によれば、路面が濡れていると判断した場合、先行車両の軌跡領域での閾値を、この軌跡領域から外れた領域での閾値よりも大きくして、軌跡領域で検出されるエッジを通行区分線として認識しにくくすることにより、先行車両が通過したあとにできる轍を通行区分線として誤認識することを回避できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
以下、本発明を実施形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本発明の概略構成であり、カメラ１で撮像する車両前方の画像と、レーダ２で検出する先行車両の相対位置と、レインセンサ３で検出する雨量と、車両状態検出装置４で検出する車速や操舵角やヨーレート等の車両状態とがコントローラ５に入力される。
カメラ１は、車室内のフロントウィンドウ上部に設置され、レーダ２は、フロントバンパー部に設置され、レインセンサ３は、車室内のフロントウィンドウ上部に設置されている。
【０００７】
コントローラ５は、後述する図２の車線認識処理によって走行車線を認識すると共に、走行車線に対する自車両の逸脱を防止するために、車両制御装置６を駆動制御してステアリング制御やブレーキ制御を行ったり、警報装置７を駆動制御したりする。
次に、コントローラ５で実行される車線認識処理を、図２のフローチャートに基づいて説明する。なお、逸脱判断処理や逸脱防止処理についての説明は省略する。
【０００８】
先ずステップＳ１では、図３に示すように、ｘ‐ｙ座標上の白線モデル１０１を、下記（１）式で定義するときの各パラメータを初期設定する。
ｘ＝（ａ＋ｉｅ）（ｙ−ｄ）＋ｂ／（ｙ−ｄ）＋ｃ             ………（１）
ここで、路面に対するカメラ１の高さを一定とすると、ａは走行車線に対する自車両の横偏位、ｂは道路の曲率、ｃは走行車線に対する自車両（カメラ光軸）のヨー角、ｄは走行車線に対する自車両（カメラ光軸）のピッチ角、ｅは車線幅である。また、ｉは白線の番号であり、左右の白線に挟まれた領域が自車両の走行車線である。
初期設定の段階では、各パラメータが不明であるため、ａは車線中央とし、ｃはカメラ１のヨー角βとし、ｄは停止状態におけるカメラ１のピッチ角とし、ｅは道路構造令に従った高速道路の車線幅とする。
【０００９】
続くステップＳ２では、カメラ１で撮像した画像を読込む。
続くステップＳ３では、白線モデル１０１を中心にして、白線候補点の検出を行う検出領域１０２を設定する。なお、初期状態では、初期設定した白線モデル１０１と、画像内の実際の白線１０３との間には大きな開きがあると予想されるので、大きめに設定する。図３は、左右の白線１０３に対して６個ずつ、計１２個の検出領域を設定した状態である。なお、本処理を繰返すうちに、白線モデル１０１と実際の白線１０３との差が小さくなるので、それだけ検出領域１０２を狭くすればよい。これによれば、白線１０３以外のものを誤認識する可能性が低くなり、演算負担も軽減できる。
【００１０】
続くステップＳ４では、レーダ２の検出結果に基づいて、先行車両が存在するか否かを判定する。ここで、先行車両が存在するときには、後述するステップＳ１６に移行する。一方、先行車両が存在しないときには、ステップＳ５に移行する。
ステップＳ５では、検出領域１０２で白線候補点の検出を行う。
先ず入力画像からソーベルオペレータ等を用いて微分画像を生成し、一検出領域１０２の上辺の一点と下辺の一点とを通過する全ての線分に対し、濃度が閾値以上となる画素数を計測する。そして、濃度が閾値以上となる画素数の最も多い線分を白線候補線とし、その検出領域１０２の上辺の一点、又は下辺の一点を白線候補点として検出する。
【００１１】
このとき、濃度が閾値以上となる画素数が、一検出領域１０２のｙ方向の長さに対する所定の割合よりも少ない場合には、白線候補点の検出は不可能と判断する。例えば、検出領域１０２のｙ方向の長さが１５画素で、濃度が閾値以上となる画素数が、その１／２未満、つまり７以下となるときに、白線候補点の検出は不可能と判断する。
上記の処理を全ての検出領域１０２で順に実行するが、ｙ方向の長さに対する所定の割合や濃度に対する閾値は、全ての検出領域１０２で同一にする必要はなく、検出領域１０２毎に個別に設定してもよい。
【００１２】
続くステップＳ６では、全ての検出領域１０２で検出した白線候補点の数が所定値以上であるか否かを判定する。ここで、白線候補点の数が所定値未満であるときには、白線認識は不可能と判断して前記ステップＳ２に戻る。一方、白線候補点の数が所定値以上であるときには、白線認識は可能と判断してステップＳ７に移行する。
ステップＳ７では、検出した各白線候補点と前回の処理で求められた白線モデル１０１とのずれ量を算出する。
【００１３】
続くステップＳ８では、例えば特開平８−５３８８号公報に開示された方法に従い、各白線候補点のずれ量に基づいてパラメータの変動量Δａ〜Δｅを算出する。
続くステップＳ９では、例えば、下記（２）式に示すように、変動量Δａ〜Δｅの加算によって各パラメータａ〜ｅを補正する。
ａ＝ａ＋Δａ
ｂ＝ｂ＋Δｂ
ｃ＝ｃ＋Δｃ
ｄ＝ｄ＋Δｄ
ｅ＝ｅ＋Δｅ            ………（２）
続くステップＳ１０では、道路形状を表すパラメータ、つまり道路曲率ｂ及び車線幅ｅが、車両の走行状態から推測される夫々の正常範囲にあるか否かを判定する。ここで、道路曲率ｂ又は車線幅ｅが夫々の正常範囲から外れているときには、ステップＳ１１に移行する。一方、道路曲率ｂ及び車線幅ｅが共に夫々の正常範囲にあるときにはステップＳ１２に移行する。
【００１４】
ステップＳ１１では、正常範囲から外れた道路曲率ｂ、車線幅ｅを初期化してから前記ステップＳ２に戻る。
ステップＳ１２では、車両挙動を表すパラメータ、つまり横変位ａ、ヨー角ｃ、ピッチ角ｄの全てが、車両の走行状態から推測される夫々の正常範囲にあるか否かを判定する。ここで、横変位ａ、ヨー角ｃ、ピッチ角ｄの何れかが夫々の正常範囲から外れているときには、ステップＳ１３に移行する。一方、横変位ａ、ヨー角ｃ、ピッチ角ｄの全てが夫々の正常範囲にあるときには、ステップＳ１４に移行する。
【００１５】
ステップＳ１３では、正常範囲から外れた横変位ａ、ヨー角ｃ、ピッチ角ｄを初期化してから前記ステップＳ２に戻る。
ステップＳ１４では、上記ステップＳ９で補正された各パラメータａ〜ｅに更新する。
続くステップＳ１５では、認識した白線情報を、所定の逸脱判断処理や逸脱防止処理へ出力してから前記ステップＳ２に戻る。
一方、ステップＳ１６では、雨量を読込む。
続くステップＳ１７では、雨量が所定値以上であるか否かを判定する。ここで、雨量が所定値未満であるときには、先行車両が通過したところに轍ができるほど路面は濡れていないと判断して前記ステップＳ５に移行する。一方、雨量が所定値以上であるときには、先行車両が通過したところに轍ができるほど路面が濡れていると判断してステップＳ１８に移行する。
【００１６】
ステップＳ１８では、自車両に対する先行車両の相対位置情報を読込む。
続くステップＳ１９では、先行車両が通過した軌跡領域１０４を画像内で算出する。
先ず図４のｘ‐ｙ座標で先行車両の接地点に相当するｙ軸上の値ｙTを、下記（３）式に従って算出する。
ｙT＝｛tan-1（Ｈ／（Ｄ＋Ｙ））−ｄ｝／Ｒ            ………（３）
ここで、図５に示すように、Ｈはカメラ１の地上高、Ｙはカメラ１及びレーダ２の前後距離、Ｄはレーダ２から先行車両までの水平距離、ｄはカメラ１の伏角（ピッチ角）、Ｒは座標値『１』あたりの視野角である。
【００１７】
次に図４のｘ‐ｙ座標で先行車両が接地した両端点に相当するｘ軸上の値ｘL及びｘRを、下記（４）式に従って算出する。
ｘL＝｛tan-1（Ｘ−Ｄ・tanβL）／（Ｄ＋Ｙ）｝／Ｒ
ｘR＝｛tan-1（Ｘ−Ｄ・tanβR）／（Ｄ＋Ｙ）｝／Ｒ           ………（４）
ここで、図５に示すように、Ｘはカメラ１及びレーダ２の左右距離、βLはレーダ２に対する先行車両の左端点の角度、βRはレーダ２に対する右端点の角度である。βL及びβRは、先行車両の端点を厳密に取らなくても、多少のマージンを持たせてもよい。
【００１８】
次に図６のｘ‐ｙ座標で先行車両の軌跡領域１０４を定める左限１０５及び右限１０６を、下記（５）式に従って算出する。
左限：ｘ＝αL（ｙ−ｄ）＋Ｂ／（ｙ−ｄ）
＋ｘL−αL（ｙT−ｄ）−Ｂ（ｙT−ｄ）
右限：ｘ＝αR（ｙ−ｄ）＋Ｂ／（ｙ−ｄ）
＋ｘR−αR（ｙT−ｄ）−Ｂ（ｙT−ｄ）             ………（５）
ここで、図７に示すように、αL及びαRは自車両の予測軌跡１０７に対する先行車両の横変位、Ｂは自車両の予測軌跡１０７の曲率である。
【００１９】
そして、図６に示すように、座標［ｘL，ｙT］と座標［ｘR，ｙT］とを結んだ上限１０８と、左限１０５と、右限１０６とで囲んだ領域を、先行車両の軌跡領域１０４として算出する。
続くステップＳ２０では、図８の制御マップを参照し、濃度に対する閾値を雨量に応じて算出する。この制御マップは、図８に示すように、雨量が多くなるほど、閾値が増加するように設定されている。
【００２０】
続くステップＳ２１では、前記ステップＳ５の処理と同様に、検出領域１０２で白線候補点の検出を行ってから前記ステップＳ６に移行する。但し、図９に示すように、先行車両の軌跡領域１０４と重なる検出領域１０２では、濃度に対する閾値を、上記ステップＳ２１で算出した値に変更し、軌跡領域１０４から外れた検出領域１０２では、閾値の変更はせず通常の値を用いる。
【００２１】
図１０は、車線認識処理のブロック図である。
以上より、カメラ１が「撮像手段」に対応し、ステップＳ１〜Ｓ１５、Ｓ２０、Ｓ２１の処理が「認識手段」に対応し、ステップＳ１６、Ｓ１７の処理が「判断手段」に対応し、ステップＳ１８、Ｓ１９の処理が「算出手段」に対応し、レーダ２が「検出手段」に対応している。
【００２２】
次に、上記一実施形態の動作や作用効果について説明する。
今、降雨路を先行車両に追従しながら走行しているとすると、図１１に示すように、先行車両が通過したところには僅かな時間だけ残る轍１０９ができるので、この轍を白線として誤認識してしまう可能性がある。
そこで、路面が濡れている場合（ステップＳ１７の判定が“Yes”）、先行車両の軌跡領域１０４では、この軌跡領域１０４から外れた領域よりも、濃度に対する閾値を大きくして（ステップＳ２０）、軌跡領域１０４で検出されるエッジを白線として認識しにくくする。これにより、先行車両が通過したあとにできる轍を、白線として誤認識してしまうことを回避して、車線認識の精度を向上させることができる。
【００２３】
ここで、軌跡領域１０４で検出されるエッジを白線として全く認識しないようにするのではなく、認識しにくくしているだけなのは、先行車両が車線変更をしている、又は単に片寄って走行している等して白線に軌跡領域１０４が重なってしまうような場合でも、可能な限り白線の認識を行うためである。
そして、路面上の水量が多いほど、轍と路面とのコントラストが大きくなる、つまりエッジ強度が増加して轍が鮮明になりやすいので、雨量が多いほど、濃度に対する閾値を大きくする（図８）。これにより、轍の明瞭度に応じた適切な閾値を設定でき、轍を白線として認識してしまうことを確実に回避できる。
【００２４】
また、路面が濡れているか否かを、雨量に応じて判断するので（ステップＳ１７）、これを容易に且つ正確に判断することができる。
また、先行車両の軌跡領域１０４を、先行車両の相対位置と、カメラ１及びレーダ２の相対位置とに基づいて算出するので（ステップＳ１８、Ｓ１９）、これを容易に且つ正確に算出することができる。
【００２５】
なお、上記の一実施形態では、雨量に応じて濃度に対する閾値を変更しているが、これに限定されるものではない。先行車両が通過して暫くすると、タイヤによって弾かれていた水が戻り始め轍は薄くなるが、先行車両が通過した直後であれば、轍は鮮明に残っている。そこで、図１２に示すように、先行車両との車間距離が短いほど、軌跡領域１０４での濃度に対する閾値を大きくしてもよい。これによれば、轍の明瞭度に応じた適切な閾値を設定でき、轍を白線として認識してしまうことを確実に回避できる。
【００２６】
また、上記の一実施形態では、レインセンサ３によって雨量を検出しているが、これに限定されるものではなく、例えばワイパーのＯＮ／ＯＦＦや、その作動スピードから雨量を推定してもよい。
また、上記の一実施形態では、雨量が所定値以上のときだけ、路面が濡れていると判断しているが、これに限定されるものではない。雨量が０になっても路面が乾燥するまではある程度の時間がかかり、雨が止んだ直後も路面は濡れた状態にあるので、雨量が０になっても所定時間は路面が濡れていると判断したり、それまでの雨量に応じてその所定時間を変更したりしてもよい。
【００２７】
また、上記の一実施形態では、雨量に応じて路面が濡れているか否かを判断しているが、これに限定されるものではない。例えば自車両のリアビューカメラでスプラッシュを検知したり、路面判別センサ（ＧＶＳ：Grand View Censor）を用いて湿潤路面を判別したりしてもよく、もし可能ならインフラストラクチャから取得してもよい。
また、上記の一実施形態では、先行車両が自動車である場合について説明したが、これに限定されるものではなく、勿論、二輪車の場合であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の概略構成である。
【図２】車線認識処理のフローチャートである。
【図３】白線モデル及び検出領域である。
【図４】先行車両の接地点を示す画像上の座標である。
【図５】自車両と先行車両との相対位置、及びカメラとレーダとの相対位置である。
【図６】先行車両の軌跡領域である。
【図７】自車両の予測軌跡に対する先行車両の横変位である。
【図８】雨量に応じた閾値算出用の制御マップである。
【図９】検出領域と軌跡領域である。
【図１０】車線認識処理のブロック図である。
【図１１】先行車両が通過したあとに残る轍である。
【図１２】車間距離に応じた閾値算出用の制御マップである。
【符号の説明】
【００２９】
１  カメラ
２  レーダ
３  レインセンサ
４  車両状態検出装置
５  コントローラ
６  車両制御装置
７  警報装置
【図１】
2007299045.tif 000003
【図２】
2007299045.tif 000004
【図３】
2007299045.tif 000005
【図４】
2007299045.tif 000006
【図５】
2007299045.tif 000007
【図６】
2007299045.tif 000008
【図７】
2007299045.tif 000009
【図８】
2007299045.tif 000010
【図９】
2007299045.tif 000011
【図１０】
2007299045.tif 000012
【図１１】
2007299045.tif 000013
【図１２】
2007299045.tif 000014